YOLO v21 YOLO v2 YOLO v2 모델은 다양한 아이디어를 도입해 정확도와 속도 사이의 trade-off 균형을 잘 맞춰 좋은 성능을 보였다. Main ideas Better Batch Normalization 모든 conv layer 뒤에 BN을 추가하여 mAP 값이 2% 정도 향상되었고, 과적합 없이 기타 정규화 방식이나 dropout을 제거할 수 있었습니다. High Resolution Classifier v1 모델은 DarkNet의 입력 이미지 사이즈를 224x224로 사전 학습 시켰지만 detection task에서는 448x448 크기의 입력 이미지를 사용한다. 이는 모델이 object detection task를 학습하면서 동시에 새로운 입력 이미지 해상도에 적응해야 한다는 것이다. v2 모델은 처음부터 448.. 2024. 1. 15. 이전 1 다음
